模拟X线头影片的多重分形分析

介绍了一种用于X线头影片进行边缘检测的多重分形方法,并对模拟X线头影侧位片进行了多重分形性质的分析。通过图像的多重分形谱与权重因子相关性的分析,进一步判定线性区间及适当的权重因子。得到了X线头影片图像的多重分形的线性区间,验证了X线头影片图像的多重分形的几何性质,在分析图像各像素点多重分形谱的基础上获取图像的边缘信息。用该算法进行图像边缘提取,保持和加强图像的局部特性,突出图像的细微处,并且该算法克服了多重分形谱对噪声敏感的缺点,能有效抑制图像中的噪声。分析结果表明,利用多重分形对X线头影片图像进行硬组织内部轮廓的边缘提取是可行的。     

基于欧氏距离相关函数的多重分形谱算法

提出了一种基于欧氏距离相关函数计算多重分形谱的算法.介绍了基于测度理论的多重分形谱的定义,定义了基于欧氏距离相关函数的概率测度,对基于欧氏距离相关函数的多重分形谱算法的性能进行了分析.采取衬底法与方差法进行仿真比较的方法,进行了线性区间,抗噪声性能和收敛速度的比较.该算法具有保持和加强图像的局部特性,突出图像的细微处的特点,克服了多重分形谱对噪声敏感的缺点,且权重因子收敛快.     

基于多重加权法的多重分形图像分割研究

针对现有多重分形谱对噪声敏感的问题,该文提出了一种基于多重加权法的多重分形谱算法。并首先介绍了基于测度理论的多重分形谱的定义;然后定义了基于多重加权的概率测度,同时对基于多重加权法的多重分形谱性能进行了分析,最后采取与衬底法、方差法进行仿真比较的方法,进行了线性区间、抗噪声性能和收敛速度的比较。比较结果表明,该算法具有保持和加强图像的局部特性以及突出图像的细微处的特点,不仅克服了多重分形谱对噪声敏感的缺点,而且权重因子收敛快。     

基于WTMM的多重分形图像去噪算法

提出一种新的多重分形图象去噪算法,讨论了基于小波极大模的多重分形谱估计算法。在此基础上推导了图像取噪声的谱移位算子。该方法没有对噪声的类型提出任何假设条件,而是通过定义一个变换算子对每一点的Hausdorf指数进行处理,使处理后的图象的Hausdorf指数接近于2,从而取得最佳效果。实验结果表明,该方法在去除噪声的同时可很好地保留了原始图像的纹理信息。     

基于多重分形的医学图像边沿分析

本文提出了应用在医疗诊断上的一种基于多重分形分析的边缘检测方法,并应用在变形性骨炎的诊断中,该方法通过定义在图像灰度级上的测度,计算图像中每一个像素点的奇异性和它的多重分形谱,然后根据多重分形谱,提取图像的边缘信息.经试验表明,该算法具有良好的边缘检测效果,而且与传统方法相比具有更好的局部性.并且在医疗诊断中有广泛的应用前景.     

R2空间上分布数据的多重分形维数谱计算和分形特征提取

近年来多重分形的概念在物理、化学等领域得到了发展和应用 ,在这些领域中 ,这种方法显示出了对于研究物理和化学量的空间分布是很有用的 .多重分形谱的计算是其中重要而又较难处理的问题 .从多重分形的理论出发 ,讨论了在数据处理的实际工作中有广泛应用的二维空间中多重分形谱的计算及分形特征提取的算法 ,介绍了算法的数学原理 ,描述了完整的算法流程 ,并给出了此算法的一个计算实例     

基于模糊多重分形特征的人造目标检测

图像灰度的奇异性和多重分形谱特征反映了图像内容的不同属性,并且可以用于在自然背景下对人造目标的检测。基于图像的多重分形谱,多重分形征和多重分形符合误差特征进行了模糊化处理,并且通过对80幅模拟图像的处理和分析获得了两个特征的模糊成员函数,提出了多传感器模糊特征综合函数和判别准则,对80幅样本图像进行目标检测的正确概率可以达到近90%。     

船舶辐射噪声的多重分形特性分析

介绍了多重分形维数分布的概念和快速算法,并着重研究了船舶辐射噪声的多重分形分布特征。经研究发现,其多重分形分布特征不仅仅与辐射噪声的传播有关,而且与测量时的工况有着密切的关系。这一结论对应用多重分形分布进行船舶噪声的检测与识别具有重要的意义。     

基于相对多重分形谱的感兴趣区域图像压缩

提出了一种基于相对多重分形谱的图像质量评价准则,给出了基于此准则的感兴趣区域检测算法。在此基础上,研究了基于相对多重分形谱评价准则的感兴趣区域图像编码技术。将感兴趣区域定义为图像中纹理变化相对比较复杂的区域。在这一定义下,给出了计算小波域感兴趣区域掩模的新算法。最后,在编码过程中提出了一种感兴趣区域编码优先的复合EZW算法。实验结果证明了该算法的有效性。     

改进多重分形法的环境图像边缘检测

分形是最接近自然的算法,广泛应用于生活各个领域。研究发现简单的分形算法能很好地处理图像信息,但精确度有所欠缺。为了提高图像精确度,我们运用多重分形,使得处理的效果更好。由于环境的复杂度、难识别,现实中人们对环境图像的处理很少。介绍实现对多重分形理论算法分析,通过改进的多重分形法对图像边缘检测处理,运用传统的边缘检测算法、毯子法、多尺度盒维数、多重分形法进行实验比较,最后再运用中值滤波处理,得到改进多重分形处理的精确度高、速度快、效果好,适合对复杂的环境图像处理。     

基于多重分形的肝脏边缘粗糙度分析*

（目的）针对当前在肝纤维化早期CT影像无法检测的问题,提出了基于多重分形理论的肝脏边缘粗糙度分析方法。（方法）该方法计算了图像像素点的粗粒化Holder指数,并用核估计方法估计出图像与该粗粒化指数相对应的多重分形奇异频谱。（结果）实验结果表明该方法能在肝纤维化早期分辨出肝脏CT影像边缘粗糙度的改变,而且与传统分形维方法相比效果更明显。（结论）因此多重分形频谱分析为肝脏图像的检测提供了一种新的途径。     

分数布朗运动在X线图像边缘提取中的应用

分析了X线影像图像的成像机理及其特点,介绍了分数布朗运动模型在X线图像边缘提取中的应用,特别提出了对X线颅颌影像定位片进行边缘提取的新方法,并应用此方法对X线颅颌影像侧位片进行处理,得到了完整连续的头影侧位片不同组织的轮廓线。与现有的X线颅颌影像分析中边缘提取的结果相比,其软硬组织的边缘更加清晰、准确,最大限度地保留了不同组织的边缘信息,为进一步进行准确计算机自动定点奠定了基础。     

小波变换用于催化剂表面图象的局部特性分析

文中讨论了催化剂表面ＳＥＭ图象关于多重分形生长过程的局部奇异性分析，通过小波变换获得的局部奇异强度，比描述整体的单一分形维数和奇异谱，能提供更加准确的Ｈｏｌｄｅｒ指数绝对值和空间定位，用奇异强度直方图描述了图象上分形测度的分布，进而确定了催化剂表面活性区域的分布。     

多重分形谱在叶片图像处理中的应用

将多重分形理论引入到植物叶片的图像处理中,用数字图像处理与分析技术,重点对葫芦科的4种植物叶片的图像进行处理,通过计算多重分形谱分析植物叶片的特点。该文处理叶片图像的方法,可望在植物分类及农业生产中产生积极意义。     

多重分形在杂波跟踪中的应用

为了精确跟踪杂波,提高PD雷达的恒虚警检测性能,该文提出一种基于多重分形定义的雷达杂波跟踪技术。通过分析杂波数据中的纹理信息,将多重分形技术应用于杂波跟踪。以单点分形维数和区域分形指数随q值的变化程度为标准,确定多重分形最优高阶矩数,结合PD雷达的杂波特性和多重分形算法,使强度变化较大的杂波数据转化为指数变化较稳定的高阶分形指数图;通过对在其中引入高阶矩后以确定的同一门限进行图像分割处理,结合形态滤波得到主瓣区域的位置信息。通过对大量的实际数据的分析实验,证实了该方法的有效性。